Zpět

Přehled kurzů

nabízené kurzy

  • Datum:
  • Název:

Korelační analýza

  • Bratislava

Korelační analýza je základní metodou při studiu vztahů číselných proměnných. Shrneme Vám známé i méně známé ale podstatné vlastnosti korelačních koeficientů a představíme tyto metody v konkrétních analytických situacích. Látku si procvičíte na reálných datech a získáte dostatečné zkušenosti s interpretačním čtením korelačních výsledků i pro vlastní využití v analýze dat.

Více

IBM® SPSS® Statistics Base: Základní statistické procedury

  • Praha

Základní softwarový kurz představující analytické nástroje modulu IBM SPSS Statistics Base. Seznámíte se se statistickými procedurami určenými především pro jednorozměrnou analýzu dat - tabulkové přehledy, testování hypotéz (T-testy, ANOVA, neparametrické testy), korelace, lineární regrese. Důraz je kladen na výuku programu, seznámíte se však také se základními statistickými pojmy a nahlédnete do podstaty jednotlivých metod.

Více

Regresní analýza I

  • Bratislava

Regresní analýza je modelem pro vysvětlení a predikci číselných proměnných. Úvodní kurz zahrnuje jednoduchou i vícerozměrnou lineární regresi: pojmy, grafická reprezentace a vlastnosti modelů, testování hypotéz a budování modelu postupnými kroky.

Více

Regresní analýza II

  • Bratislava

Kurz navazuje na Regresní analýzu I. Výuka zahrnuje dodatečné metody modelování (nominální nezávislé proměnné, interakční členy), kontrolu předpokladů a ověřování kvality (rezidua, kolinearita, informační přínos a predikční evaluace).

Více

IBM® SPSS® MODELER: Práce s dataminingovými modely

  • Praha

Hlavními tématy kurzu jsou výběr, učení, evaluace a nasazení dataminingového modelu. Ačkoli nezbytným předpokladem úspěchu v dataminingovém projektu je příprava kvalitních a informativních dat, výběrem nevhodného modelu nebo nevhodným nastavením jeho parametrů můžeme znehodnotit informaci v datech ukrytou . Účastníci se seznámí s různými typy modelovacích algoritmů, naučí se sestavit jednoduchý model a dokonce modely vhodně kombinovat. Prakticky si procvičí postupy měření kvality modelů a osvojí si způsoby, jak v praxi implementovat predikční řešení v režimech off-line i on-line.

Více

Hierarchické lineární modelování

  • Praha

Hierarchické lineární modely se používají tam, kde není splněn předpoklad nezávislých pozorování, tam, kde jsou výběrové jednotky organizovány do postupně podřazených skupinek. Tyto skupinky vznikají buď v reálném uskupení v populaci, nebo v důsledku výběrových postupů. Modely zahrnují analýzu rozptylu, regresní analýzu i jejich kombinace a vedou na tzv. smíšený regresní model (mixed models). Kurz uvádí pojmy, postupy a příklady použití základního dvoustupňového modelu a myšlenku třístupňového modelu.

Více

Analýza kategorizovaných dat I - dvourozměrné kontingenční tabulky četností

  • Praha

Základní klasická analýza tabulky četností. Komparační a asociační tabulky. Testy hypotéz: nezávislost a homogenita. Analýza struktury vztahů: rezidua a znaménkové schéma, (jednoduchá) analýza korespondencí, seskupování řádků, použití asociačních stromů pro analýzu tabulky, míry asociace.

Více

Faktorová analýza

  • Bratislava

Faktorová analýza umožňuje najít latentní (nepřímo pozorované) příčiny variability vašich dat. Díky nalezeným latentním faktorům lze redukovat počet proměnných při zachování maxima informace a nalézt souvislost mezi pozorovanými proměnnými a odvozenými faktory. Metoda se využívá v psychologii, sociologii, marketingu, ekonomii, ve výzkumu trhu i v dalších oblastech. Při výuce je kladen důraz na praktické využití a aplikace.

Více

Analýza kategorizovaných dat II - vícerozměrné kontingenční tabulky četností

  • Praha

Úlohy pro současnou analýzu více kategorizovaných proměnných. Třídění třetího stupně - mediační analýza, vícerozměrná korespondenční analýza, asociační stromy a postupné hledání interakcí v kontingenční tabulce. Grafické zobrazení vztahů mezi kategoriemi.

Více

Seskupovací (klastrová) analýza

  • Bratislava

Vytváření a odhalování typů, segmentů a homogenních skupin v datech patří mezi základní úlohy klasické statistiky i data miningu. Přiblížíme Vám principy nejčastěji užívaných metod seskupovací (klastrové, shlukové) analýzy a ukážeme jejich využití. Seznámíte se se vstupy a výstupy metod, informativně také s algoritmy, a procvičíte si jejich užití na příkladech. Důraz je kladen na porozumění a interpretaci výsledků a výběr vhodné metody pro daný problém.

Více

Analýza kategorizovaných dat III - logaritmicko - lineární modely

  • Praha

Analýza vztahů v tabulkách dvou i více kategorizovaných proměnných pomocí logaritmicko-lineárních modelů. Hierarchické a obecné modely. Postupné modelování a automatické hledání platných hypotéz. Obdélníkové a čtvercové tabulky, standardní a nestandardní hypotézy. Logitové modely.

Více

Klasifikační a asociační stromy

  • Praha

Klasifikační a asociační stromy jsou vhodné k hledání segmentů v datech, které mají jasný vztah ke zkoumané cílové vlastnosti. Stromy tuto vlastnost vysvětlují a jsou vhodné k její předpovědi. Jejich univerzálnost dovoluje vysvětlit i složité vztahy přehledněji než jiné metody. V kurzu se seznámíte s principy fungování stromů i s jejich praktickým používáním. Po absolvování kurzu budete schopni stromy používat pro řešení svých úloh.

Více

Logistická regrese

  • Praha

Logistická regrese umožňuje sestavit kauzální model závislosti kategorizované proměnné na nezávislých číselných proměnných. Nabízí dobře interpretovatelnou kvantifikaci závislostí. Výstupem regresního modelu jsou především pravděpodobnosti zatřídění případů do tříd cílové proměnné. Logistická regrese je v praxi velmi oblíbená, avšak vyžaduje pečlivou přípravu dat. Kurz seznámí účastníky s principem binární a multinomické logistické regrese, naučí je vhodně nastavit parametry modelu a výsledné klasifikátory diagnostikovat a interpretovat.

Více

IBM® SPSS® STATISTICS BASE: Syntax

  • Praha

Syntax představuje alternativní způsob ovládání IBM SPSS Statistics, kdy je volání procedur zapisováno v textové podobě. Nabízí více funkcí než grafické rozhraní. Její předností je také možnost provádět výpočty opakovaně (např. na aktualizovaných datech). V kurzu se seznámíte s obecnými pravidly pro zápis syntaxe, s řadou konkrétních příkazů pro práci s daty a také si osvojíte využití cyklů pro automatizaci opakujících se úkonů.

Více

Analýza kreditního rizika (Credit Risk)

  • Bratislava

Při poskytování úvěrů musí finanční organizace optimalizovat rizikovost svého portfolia. Rizikovost lze snížit neposkytováním úvěrů problémovým subjektům nebo včasnou alokací rezerv a kapitálu. Kromě finančních institucí se postupy hodí i k posouzení rizika při splácení faktur za jakékoli služby a zboží. V kurzu bude prezentován postup vytváření aplikačních a behaviorálních skórovacích karet včetně nezbytné přípravy dat před modelováním. Účastnící se seznámí i se způsoby evaluace karet a s postupy jejich monitorování.

Více

Analýza rozptylu: Přístupy k odhalování příčin a vlivů

  • Praha

Analýza rozptylu je jednou ze základních statistických metod, která nachází uplatnění ve všech oblastech aplikované statistiky a analýzy dat. Umožňuje odhalit faktory, které ovlivňují chování dané číselné veličiny a posoudit míru jejich vlivu, provést detailní porovnání skupin nebo očistit zkoumaný vztah od vlivu jiné proměnné. Kurz představí účastníkům základní principy této metody a na praktických úlohách je provede nejčastějšími typy aplikací. Výuka je zaměřena především na analýzu rozptylu jednoduchého a dvojného třídění, kontrasty, post hoc testy a analýzu kovariance.

Více

Data mining - dolování znalostí z databází

  • Praha

Souhrnný třídenní kurz nabízí účastníkům přehled dataminingových metod a postupů. Vše bude procvičováno na úlohách z různých sfér. Na pozadí dataminingové metodologie CRISP-DM provedeme účastníky všemi fázemi dataminingového projektu od plánování projektu přes přípravu dat a modelování až k nasazení řešení do praxe.

Více
Array